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基于體感誘發(fā)和運動想象的下肢側向性識別研究

發(fā)布時間:2021-03-11 19:22
  運動想象是一種不需要實際肢體參與的大腦的想象活動,通過運動想象產(chǎn)生的腦電信號特征主要分布在大腦的感覺運動皮層,與軀體也有一定的對應關系,通過運動想象可以激活相應的大腦皮層,在神經(jīng)康復領域有重要的應用。腦-機接口系統(tǒng)是一種可以將腦電信號轉(zhuǎn)換為控制命令的系統(tǒng),目前基于運動想象電位組成的腦-機接口系統(tǒng)中,主要是對上肢的分類研究,因為下肢在大腦皮層的投影區(qū)域重疊,特征提取較難,導致分類難度大,且運動想象腦電信號本身受個體影響大的原因,對下肢的側向性識別研究比較少。為了實現(xiàn)運動想象腦-機接口對下肢的有效分類,將穩(wěn)態(tài)體感誘發(fā)電位和運動想象電位結合。穩(wěn)態(tài)體感誘發(fā)電位是一種通過對皮膚等感受器增加輔助刺激時在大腦產(chǎn)生的穩(wěn)態(tài)響應信號,主要集中在刺激頻率基波及其諧波上。通過合理設計實驗范式和后期有效的數(shù)據(jù)處理,最終實現(xiàn)下肢的分類。首先設計頻率篩選實驗,采集受試者在5種不同刺激頻率組合下的腦電信號,并使用快速傅里葉變換分析信號的頻譜特征,尋找可以誘發(fā)出明顯的穩(wěn)態(tài)體感誘發(fā)電位的刺激頻率組合。結果顯示,受試者在28Hz-33Hz的刺激率組合下有最好的頻譜特征,且能用于下肢的刺激強度范圍為102

【文章來源】:天津職業(yè)技術師范大學天津市

【文章頁數(shù)】:62 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于體感誘發(fā)和運動想象的下肢側向性識別研究


患者采用運動想象訓練患肢和采用意念控制外部設備

基于體感誘發(fā)和運動想象的下肢側向性識別研究


運動想象腦電信號組成的腦-機接口系統(tǒng)

基于體感誘發(fā)和運動想象的下肢側向性識別研究


皮層第I軀體感覺區(qū)和第I軀體運動區(qū)與軀體的對應定位關系

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于運動想象的雙腦腦機接口系統(tǒng)設計與鼠標控制應用[J]. 李方博,龔安民,劉方毅,趙耀,曾令坤,劉建平.  科學技術與工程. 2018(27)
[2]利用時頻分析研究非相位鎖定腦電活動[J]. 武俠,鐘楚鵬,丁玉瓏,曲折.  心理科學進展. 2018(08)
[3]運動想象腦電信號算法研究進展[J]. 裴一飛,楊淑娟.  北京生物醫(yī)學工程. 2018(02)
[4]基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦機接口的智能輪椅系統(tǒng)研究[J]. 高諾,翟文文,魯加興,吳林彥,魯守銀.  生物醫(yī)學工程研究. 2018(01)
[5]一種運動想象腦電信號半監(jiān)督算法[J]. 王向周,郭軼康,林英姿,鄭戍華.  北京理工大學學報. 2018(01)
[6]運動想象在腦卒中上肢功能康復的應用進展[J]. 高家歡,胡昔權.  中國康復理論與實踐. 2017(09)
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[9]中國心腦血管病流行現(xiàn)況及防治進展[J]. 陳偉偉,隋輝,馬麗媛.  心腦血管病防治. 2016(02)
[10]不同潛伏期體感誘發(fā)電位在腦梗死患者預后評價中的價值比較[J]. 曾小雁,賀婕,蘇微微,肖麗萍,穆斌,何曉丹,佟翠梅.  檢驗醫(yī)學與臨床. 2016(01)

博士論文
[1]基于mVEP和MI多模態(tài)腦機接口的關鍵技術研究[D]. 馬騰.電子科技大學 2018
[2]刺激輔助的腦電信號特征增強方法與混合式腦機接口[D]. 姚林.上海交通大學 2015
[3]術中脊髓監(jiān)護體感誘發(fā)電位異常預警動態(tài)預測模型研究[D]. 崔紅巖.北京協(xié)和醫(yī)學院 2015
[4]基于半監(jiān)督學習的運動想象腦-機接口研究[D]. 譚學敏.重慶大學 2015
[5]基于運動想象的腦機接口的研究[D]. 周鵬.天津大學 2007

碩士論文
[1]基于左右手運動想象腦電特征提取與識別研究[D]. 郭曉梅.太原理工大學 2018
[2]基于運動想象的腦—機接口在線異步系統(tǒng)研究[D]. 伍廣騰.哈爾濱工業(yè)大學 2018
[3]腦機接口技術在腦卒中偏癱患者下肢運動功能康復治療中的應用[D]. 方文垚.南昌大學 2018
[4]混合腦—機接口系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D]. 劉錦.安徽大學 2018
[5]下肢運動想象腦電信源優(yōu)化技術研究[D]. 王麗余.天津理工大學 2018
[6]基于運動想象的腦電信號分析研究[D]. 蘇振新.南京郵電大學 2017
[7]基于運動想象電位的腦機接口研究[D]. 岳嵐.華中科技大學 2017
[8]用于腦卒中康復訓練的MI-BCI系統(tǒng)誤觸發(fā)問題研究[D]. 徐佳朋.天津大學 2017
[9]基于時頻分析的特征提取與模式分類方法研究[D]. 趙衛(wèi)峰.重慶大學 2016
[10]腦卒中的腦電信號特征提取研究[D]. 任銀芝.杭州電子科技大學 2016



本文編號:3076955

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